官方博客-第3页-阿里云开发者社区

  • 2023-02-22
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    Flink CDC+Kafka 加速业务实时化

    阿里巴巴开发工程师,Apache Flink Committer 任庆盛,在 9 月 24 日 Apache Flink Meetup 的分享。

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  • Flink+Paimon+Hologres 构建实时湖仓数据分析

    本文整理自阿里云高级专家喻良,在 Flink Forward Asia 2023 主会场的分享。

  • 2024-10-15
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    AI时代数据湖实践

    本文分享了如何利用阿里云的存储解决方案构建一个具备高效处理、高时效性的AI数据湖,通过高吞吐训练和高效推理帮助企业快速实现数据价值,以及用户在使用中的最佳实践。

  • 森马基于MaxCompute+Hologres+DataWorks构建数据中台

    本次案例主要分享森马集团面对多年自建的多套数仓产品体系,通过阿里云MaxCompute+Hologres+DataWorks统一数仓平台,保障数据生产稳定性与数据质量,减少ETL链路及计算时间,每年数仓整体费用从300多万降到180万。

  • 2025-01-06
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    OpenAI 宕机思考丨Kubernetes 复杂度带来的服务发现系统的风险和应对措施

    Kubernetes 体系基于 DNS 的服务发现为开发者提供了很大的便利,但其高度复杂的架构往往带来更高的稳定性风险。以 Nacos 为代表的独立服务发现系统架构简单,在 Kubernetes 中选择独立服务发现系统可以帮助增强业务可靠性、可伸缩性、性能及可维护性,对于规模大、增长快、稳定性要求高的业务来说是一个较理想的服务发现方案。希望大家都能找到适合自己业务的服务发现系统。

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    海量数据实时分析引擎 Apache Flink

    当系统出现大量或者重大的错误却不被人感知,将会对业务产生影响,从而导致资产损失。当竞争对手实施了新战术,却无法及时感知,跟不上竞争对手的节奏,总是追着对方尾巴走。当要做决策的时候,海量的业务数据增长却无法实时看到聚合结果,决策总是凭借过往经验或者过时的数据分析之上。

  • 2023-12-01
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    Koordinator 助力云原生应用性能提升,小红书混部技术实践

    本文基于 2023 云栖大会上关于 Koordinator 分享的实录,介绍小红书通过规模化落地混部技术来大幅提升集群资源效能,降低业务资源成本。

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  • 2024-07-04
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    一文带你玩转全新采集配置 CRD:AliyunPipelineConfig

    相较于 AliyunLogConfig,AliyunPipelineConfig 在配置格式、行为逻辑上做了很大改进,主打灵活、简单、稳定。点击本文,手把手教你如何配置 AliyunPipelineConfig,欢迎大家使用~

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  • 2024-05-15
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    SLS 大模型可观测&安全推理审计标准解决方案

    本文介绍大模型可观测&安全推理审计解决方案和Demo演示,SLS 提供全面的 LLM 监控和日志记录功能。监控大模型使用情况和性能,自定义仪表盘;SLS 汇总 Actiontrail 事件、云产品可观测日志、LLM 网关明细日志、详细对话明细日志、Prompt Trace 和推理实时调用明细等数据,建设完整统一的大模型可观测方案,为用户的大模型安全推理审计提供全面合规支持。

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